反向传播算法（Back propagate）隐藏层误差计算

BP（Back Propagation，反向传播）算法是深度学习中最常用的神经网络训练算法之一，用于调整网络中权重和偏置以最小化预测误差。Python语言通常结合科学计算库如NumPy和深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来实现。 在Python中，你可以按以下步骤大致实现BP算法： 1. **导入必要的库**： ```python import numpy as np ``` 2. **定义神经网络模型**： - 定义激活函数（如sigmoid、ReLU等），以及前向传播函数（propagate）。 ```python def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def propagate(X, weights, biases): # 前向传播计算过程... ``` 3. **初始化权重和偏置**： ```python def initialize_weights(layer_sizes): # 创建随机权重矩阵 ``` 4. **反向传播**： - 计算误差梯度（通过链式法则） - 更新权重（weights）和偏置（biases）。 ```python def backpropagation(X, y, weights, biases, learning_rate): # 梯度下降更新过程... ``` 5. **训练循环**： 循环遍历数据集，每次迭代都运行前向传播和反向传播，并更新权重。 ```python for _ in range(num_iterations): gradients = backpropagation(X, y, weights, biases) # 使用梯度下降或其他优化方法更新权重和偏置 ``` 6. **评估模型**： 测试阶段，使用训练好的模型对新的输入进行预测。 注意：这只是一个简化的例子，实际应用中会涉及到更多的细节，例如批量处理、dropout、正则化等技术，以及优化算法的选择。